伴随着信息技术以及各种互联网企业的迅猛发展,面对爆炸的数据以及种类繁多的新业务,传统老旧的运维方式已经不能满足一个大型企业的需求,高昂的人力成本也是人工运维必须要去面对的一个问题。在此场景下,一个高智能化的运维系统显得尤其重要。因此,针对上述问题,人们提出了一种基于机器学习的智能化运维（AIOps）技术来解决这些困难。容量分析是智能运维（AIOps）中极为重要的一个部分。本文研究的电信运维容量分析系统,可以对公司系统的资源结构进行优化和调整,在一定程度上解决了系统资源分配的问题,可以极大地节约时间和人力成本。容量分析系统借助人工智能技术,使用现有的机器学习模型对收集的海量日志数据进行分析建模,从而解决一些之前没办法解决的问题。基于上述背景,本文拟在Hadoop环境下,结合SpringBoot框架,使用Java语言设计并实现一个面向电信运维的容量分析系统,借鉴国内外最新研究内容,确定本课题主要研究内容如下:（1）本文设计并实现了基于Hadoop的电信运维容量分析系统。首先对电信运维容量分析系统的基本需求进行分析。在明确了系统的整体需求后,结合AIOps的技术特点设计了系统的总体架构,技术架构以及功能示意图。最终基于SpringBoot框架,使用Java语言实现了各种子系统以及模块,系统部分实现结果截图以及重要代码均在本文中有所展示。（2）采用Hadoop框架,使用分布式文件存储系统（Hdfs）解决了海量日志数据存储的问题。在日志数据收集的问题上用到了中间件,结合分布式数据收集系统对海量数据进行收集,解决了日志数据实时导出的问题。建立Hive数据仓库,解决了日志数据维护的问题。（3）使用SpringBoot整合MapReduce计算引擎,用Java语言编写MapReduce程序对海量日志数据进行分析和计算,为算法模型提供相应的数据输入。（4）结合Spring Cloud（微服务）的一些组件,实现对系统模块的解耦和对算法服务的远程调用。最终完成了整个系统的实现,增加了系统的可用性。使用Zookeeper作为整个系统的配置注册中心,统领整个分布式集群,解决了系统的一致性和可靠性的问题。